Risposte:
Sì, è esattamente la stessa cosa in Python 2 :
d.values()
In Python 3 (dove dict.values
restituisce invece una vista dei valori del dizionario):
list(d.values())
[d[k] for k in d]
che funziona sia per python2.x sia per 3.x (si prega di notare che in realtà non sto suggerendo di usarlo ). Di solito non è necessario un elenco di valori, quindi d.values()
va bene.
d.itervalues()
per restituire un iteratore di valori di dizionario ed evitare un elenco.
d.itervalues()
e nella maggior parte dei casi dovrai solo iterare e non avrai bisogno di un elenco.
È possibile utilizzare operatore * per dict_values decompressione:
>>> d = {1: "a", 2: "b"}
>>> [*d.values()]
['a', 'b']
o elenca l'oggetto
>>> d = {1: "a", 2: "b"}
>>> list(d.values())
['a', 'b']
* operator
Dovrebbe esserci un modo - e preferibilmente solo uno - ovvio per farlo.
Pertanto list(dictionary.values())
è l' unico modo .
[*L]
vs. [].extend(L)
vs.list(L)
small_ds = {x: str(x+42) for x in range(10)}
small_df = {x: float(x+42) for x in range(10)}
print('Small Dict(str)')
%timeit [*small_ds.values()]
%timeit [].extend(small_ds.values())
%timeit list(small_ds.values())
print('Small Dict(float)')
%timeit [*small_df.values()]
%timeit [].extend(small_df.values())
%timeit list(small_df.values())
big_ds = {x: str(x+42) for x in range(1000000)}
big_df = {x: float(x+42) for x in range(1000000)}
print('Big Dict(str)')
%timeit [*big_ds.values()]
%timeit [].extend(big_ds.values())
%timeit list(big_ds.values())
print('Big Dict(float)')
%timeit [*big_df.values()]
%timeit [].extend(big_df.values())
%timeit list(big_df.values())
Small Dict(str)
256 ns ± 3.37 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
338 ns ± 0.807 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
336 ns ± 1.9 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
Small Dict(float)
268 ns ± 0.297 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
343 ns ± 15.2 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
336 ns ± 0.68 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
Big Dict(str)
17.5 ms ± 142 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
16.5 ms ± 338 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
16.2 ms ± 19.7 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
Big Dict(float)
13.2 ms ± 41 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
13.1 ms ± 919 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
12.8 ms ± 578 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
Fatto su CPU Intel (R) Core (TM) i7-8650U a 1,90 GHz.
# Name Version Build
ipython 7.5.0 py37h24bf2e0_0
* operator
è più velocelist()
è forse leggermente più velocelist(L)
, cuz "Dovrebbe esserci uno - e preferibilmente solo uno - modo ovvio per farlo."
Segui l'esempio seguente -
songs = [
{"title": "happy birthday", "playcount": 4},
{"title": "AC/DC", "playcount": 2},
{"title": "Billie Jean", "playcount": 6},
{"title": "Human Touch", "playcount": 3}
]
print("====================")
print(f'Songs --> {songs} \n')
title = list(map(lambda x : x['title'], songs))
print(f'Print Title --> {title}')
playcount = list(map(lambda x : x['playcount'], songs))
print(f'Print Playcount --> {playcount}')
print (f'Print Sorted playcount --> {sorted(playcount)}')
# Aliter -
print(sorted(list(map(lambda x: x['playcount'],songs))))